VmShell 测试CompreFace部署地址:    http://face.vmshell.com:8000/   用户可随意注册使用,包括提供了开源API的访问服务器

开发者API文档地址:  https://github.com/exadel-inc/CompreFace/tree/master/docs

CompreFace概览

CompreFace是一个轻量级的人脸识别解决方案，它使用深度学习技术来识别和比较人脸。这个项目由Exadel公司开发，旨在提供一个简单、易于集成的人脸识别工具。CompreFace支持多种人脸识别模型，包括但不限于VGG-Face、OpenFace和Facenet，这些模型都是基于深度学习的，能够提供高精度的识别结果。

二、功能特点

（一）多硬件支持与易扩展性

Exadel CompreFace支持在CPU和GPU上运行，这使得它可以根据用户的硬件资源进行灵活配置。无论是在普通的计算机设备，还是具备强大图形处理能力的GPU服务器上，都能够正常工作。而且它很容易进行扩展，随着识别任务的增加或者业务的发展，可以方便地增加计算资源来满足需求。

（二）基于先进技术

该系统基于如FaceNet和InsightFace等先进的方法和库构建。这些技术的应用使得Exadel CompreFace在人脸识别的准确性方面具有很大的优势，能够准确地识别出即使只见过一次照片的人员。

（三）丰富的功能服务

1. 人脸检测 可以检测图像或者视频流中的人脸位置，这是其他后续功能的基础。例如在安防监控系统中，首先要确定画面中是否存在人脸，然后才能进行进一步的识别或者分析。
2. 人脸识别与验证 识别功能能够确定检测到的人脸是谁，而验证功能则可以判断两张人脸是否属于同一个人。这在门禁系统、身份验证等场景中非常有用。比如在公司的门禁系统中，员工刷脸进入时，系统通过人脸识别确定员工身份，或者在一些需要身份二次确认的场景下，如在线金融业务的身份验证环节，利用人脸验证功能确保操作人的身份真实性。
3. 地标检测插件 可以检测人脸的关键地标，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置。这在一些美容、医疗或者表情分析的应用场景中有很大的作用。例如在美容行业，可以根据人脸地标检测来分析面部特征，为顾客提供个性化的美容方案。
4. 年龄与性别识别插件 能够识别出人脸的年龄范围和性别。在市场调研、广告投放等领域有广泛的应用。例如在商场的广告屏前，通过识别观众的年龄和性别，投放适合的广告内容。
5. 人脸口罩检测插件 在当前疫情常态化的情况下，这个功能非常实用。可以检测人脸是否佩戴口罩，适用于公共场所的监控、办公场所的出入管理等场景。
6. 头部姿态插件 可以检测头部的姿态，如头部的倾斜角度等。在一些行为分析、驾驶员状态监测等场景中有潜在的应用价值。

（四）便捷的部署方式

Exadel CompreFace可以通过一个简单的Docker命令就能够快速启动。这对于开发者和系统管理员来说非常方便，大大降低了部署的难度和成本。无论是在本地开发环境还是在云端服务器上，只要安装了Docker和Docker Compose（或者Docker Desktop），就可以轻松部署。

三、应用场景

（一）安防监控领域

1. 在城市的安防监控系统中，Exadel CompreFace可以实时检测监控画面中的人脸，进行识别或者验证。例如在寻找失踪人员或者追捕犯罪嫌疑人时，可以将已知的人脸图像与监控画面中的人脸进行比对，快速定位目标人员。
2. 在企业园区或者住宅小区的门禁系统中，利用人脸识别和验证功能，实现人员的快速、安全进出。只有经过授权的人员才能进入，提高了安全性。

（二）商业领域

1. 在零售商店中，可以利用年龄和性别识别功能，分析顾客的基本信息，从而调整商品的陈列和营销策略。例如，对于年轻女性顾客较多的区域，可以多陈列时尚、美妆类的商品。
2. 在办公场所，可以通过人脸口罩检测插件，确保员工在进入办公区域时佩戴口罩，遵守防疫规定。同时，利用人脸识别进行员工的考勤管理。

（三）医疗美容领域

1. 在医美机构中，地标检测插件可以帮助医生准确分析患者的面部特征，为整形手术或者美容治疗提供更精准的方案。
2. 在一些康复治疗中，头部姿态插件可以用于监测患者的头部运动状态，辅助康复训练。

四、具体使用方法

（一）系统要求

1. 首先需要安装Docker和Docker Compose（或者Docker Desktop）。
2. CompreFace可以在大多数具有x86处理器并且支持AVX的现代计算机上运行。在Linux系统中，可以通过运行<lscpu | grep avx>命令来检查是否支持AVX。

（二）不同操作系统的使用步骤

1. Linux和MacOS系统
   • 安装Docker和Docker Compose。
   • 从项目的最新发布页面（https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases）下载存档。
   • 解压存档。
   • 在解压后的文件夹中打开终端，并运行命令：<docker - compose up - d>。
   • 最后在浏览器中打开服务：http://localhost:8000/login。
2. Windows系统
   • 安装Docker Desktop。
   • 从项目的最新发布页面（https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases）下载存档。
   • 解压存档。
   • 运行Docker。
   • 打开命令提示符（在Windows搜索栏中输入）。
   • 打开解压存档的文件夹（输入，然后按回车键）。
   • 运行命令：<docker - compose up - d>。
   • 打开http://localhost:8000/login。

图片和视频展示

服务启动后，可以打开宝塔面板进行查看：

状态是运行中，意味着服务已经正常启动，web 界面的端口号是8000。

浏览器中打开：http://IP:8000，例如：http://101.33.210.xxx:8000/。

注册一个账号并进行登录，开始试玩吧。

3. 服务测试

进来以后，首先是创建一个应用。

然后，在应用中创建服务，服务类型包括三个：

• 人脸检测
• 人脸识别
• 人脸验证

3.1 Web 端测试

创建好服务后，最右侧红色方框中，点击进行服务测试。

人脸识别服务测试：

首先需要采集人脸 - Face Collection。

上传你需要识别的人脸 ID，比如我这里新建一个 ID = face0，然后上传一张/多张人脸图片。

接下来，我们来测试一下，上传另一张图片，可以看到模型以 0.91 的相似度，成功命中 face0。

人脸检测服务测试：

只需上传一张人脸图像：

人脸验证服务测试：

人脸验证：分别上传两张图像，验证是否是同一个人，如下图所示。

同类项目对比

在人脸识别领域，还有许多其他优秀的开源项目，例如：

1. Dlib：一个包含机器学习算法的现代C++工具库，也提供了人脸识别功能。
2. OpenCV：一个功能强大的计算机视觉库，支持多种图像和视频处理功能，包括人脸识别。
3. Face Recognition：一个基于dlib的人脸识别库，专为Python语言设计。

这些项目各有特点，但CompreFace以其轻量级、易用性和多模型支持脱颖而出，特别适合需要快速部署和灵活配置的场合。

结语

CompreFace作为一个强大的人脸识别库，以其出色的性能和易用性，为开发者提供了一个强大的工具。无论是在安全监控、社交媒体还是客户服务等领域，CompreFace都能发挥重要作用。希望这篇文章能帮助你更好地了解CompreFace，并将其应用到你的项目中。

项目地址 :https://github.com/exadel-inc/CompreFace

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